• 제목/요약/키워드: 이미지 향상

검색결과 1,773건 처리시간 0.029초

딥러닝의 다수 입력 이미지 학습 및 추론 효율 향상을 위해 추가적인 처리 프로세스 연구 (A Study on Additional Processing Processes for Learning Multiple-input Images and Improving Inference Efficiency in Deep Learning)

  • 최동규;김민영;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
    • /
    • pp.44-46
    • /
    • 2021
  • 실생활에는 많은 카메라가 활용되고 있으며 단순한 추억을 위한 사진 촬영을 넘어서 문제 상황을 확인하기 위하여 감시, 방범을 위하여 많이 사용되고 있다. 이러한 감시와 방범은 일반적인 형태로 단순한 저장으로만 사용되고 있으며, 다수의 카메라를 활용하는 시스템에서는 추가 기능을 활용하는 것은 하드웨어의 추가적인 사양을 요구하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 이미지 처리에서 벗어난 객체 감지 시스템을 수행하는 하나의 하드웨어 또는 서버에서 입력된 여러 개의 이미지 입력 처리하기 위해 이미지 입력 방법과 객체 감지 이후 처리 프로세스를 추가한다. 방법의 수행은 딥러닝을 수행하는 하드웨어의 학습과 추론에 모두 활용해 보며 개선된 이미지 처리 프로세스를 수행할 수 있도록 한다.

  • PDF

자동 변화 감지를 위한 딥러닝: 벚꽃 상태 분류를 위한 실시간 이미지 분석 (Deep Learning for Automatic Change Detection: Real-Time Image Analysis for Cherry Blossom State Classification)

  • 박승보;김민준;김근미;김정태;김다예;함동균
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
    • /
    • pp.493-494
    • /
    • 2023
  • 본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.

  • PDF

이질적 이미지의 딥러닝 분석을 위한 적대적 학습기반 이미지 보정 방법론 (Adversarial Learning-Based Image Correction Methodology for Deep Learning Analysis of Heterogeneous Images)

  • 김준우;김남규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제10권11호
    • /
    • pp.457-464
    • /
    • 2021
  • 빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

SIFT 기술자 이진화를 이용한 근-복사 이미지 검출 후-검증 방법 (A Post-Verification Method of Near-Duplicate Image Detection using SIFT Descriptor Binarization)

  • 이유진;낭종호
    • 정보과학회 논문지
    • /
    • 제42권6호
    • /
    • pp.699-706
    • /
    • 2015
  • 최근 이미지 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 인터넷 환경과 이미지 편집 기술들의 보급으로 근-복사 이미지가 폭발적으로 증가하면서 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 근-복사 이미지 검출 방법으로 주로 쓰이는 BoF(Bag-of-Feature)는 고차원의 지역 특징을 저차원으로 근사화하는 양자화과정에서 서로 다른 특징들을 같다고 하거나 같은 특징을 다르다고 하는 한계가 발생할 수 있으므로 이를 극복하기 위한 후-검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 BoF의 후-검증 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기술자를 128bit의 이진 코드로 변환한 후 BoF 방법에 의하여 추출된 짧은 후보 리스트에 대하여 변환한 코드들간의 거리를 비교하는 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 1500장의 원본이미지들에 대한 실험을 통하여 기존의 BoF 방법과 비교하여 근-복사 이미지 검출 정확도가 4% 향상됨을 보였다.

영상 커뮤니케이션을 위한 이미지의 기능과 활용에 대한 연구 (A Study of Image's Function and Utilization for Visual Communication)

  • 정경열
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제17권10호
    • /
    • pp.576-586
    • /
    • 2017
  • 본 논문은 청소년을 대상으로 한 영상 커뮤니케이션 교육 프로그램 LTP(Litracy Through Photography)의 성과를 바탕으로 이미지와 텍스트의 결합에 대해 연구한 결과다. 현재는 디지털 영상 시대를 맞아 올바른 커뮤니케이션 교육이 필요한 시점이지만 아직 텍스트 위주의 교육이 다수인 건 사실이다. 이에 이미지의 커뮤니케이션 기능을 강조한 LTP 프로그램을 제시하고 청소년들에게 시각 커뮤니케이션에 대한 능력 향상을 위해 실시한 교육결과를 소개한다. 그리고 교육참여 청소년들의 LTP 작품분석과 설문조사와 질적조사를 실시한다. 청소년들의 창작 이미지는 바르트(Barthes)의 텍스트와 이미지의 상호 관계를 세 분류로 정의한 정박, 중계, 삽화를 기준으로 분석된다. 설문조사는 LTP 교육전후 실시한 영상 커뮤니케이션 능력에 대한 양적조사와 질적조사로 이뤄졌다. 그 결과 LTP 교육에서 텍스트보다 이미지를 활용했을 때 청소년의 커뮤니케이션에 대한 성취가 높음이 밝혀졌다. 본 연구는 이러한 조사와 연구결과가 정책적으로 문화예술교육에 반영되는 것을 주장한다. 결론적으로 본 연구는 청소년들의 LTP 작품과 설문조사를 커뮤니케이션 관점에서 고찰함으로써 창의성 제고를 위한 이미지 활용교육에 의미를 부여하고 LTP를 새로운 교육으로 제시한다.

질량-스프링 시스템을 이용한 이미지 모핑의 빠른 겹침 제거 연구 (A Study on the Fast Removement of Overlaps in Image Morphing Using Mass-Spring System)

  • 최도원;황치정
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제14권10호
    • /
    • pp.1262-1274
    • /
    • 2011
  • 이미지 모핑의 실제적인 시뮬레이션을 위해서는 빠르고 안정적인 이미지 변형모델이 필수적이다. 질량-스프링 시스템은 실시간 변형의 애니메이션 분야에서 널리 사용되고 있지만, 큰 변형이 요구되는 이미지모핑에서는 불안정한 특성을 보인다. 논문에서는 이미지 변형의 안정적인 결과를 얻기 위해, 메시상의 각노드의 x와 y성분 변위 값을 계산하는 얇은 막 질량-스프링 시스템을 내부적으로 사용한다. 얇은 막 질량-스프링 시스템의 방향 제한 때문에, 안정적이고 더 넓은 범위에서 부드럽게 이미지가 변형된 결과를 얻을수 있다. 일대일 변형은 이미지 모핑에서 중요한 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 이미지의 변형과정에서 발생하는 겹침을 빠르게 제거하는 방안에 중점을 둔다. 겹침을 빠르게 제거하기 위해, 겹침이 발생한 노드의 이웃 4개 또는 8개 노드에 외부 힘을 자동으로 부가하는 방안을 제안한다. 4개 또는 8개의 이웃 노드에 외부 힘을 부가하는 경우는 2개의 이웃 노드에 외부 힘을 부가하는 경우에 비해 겹침의 제거 속도가 크게 향상된다.

위키피디아 기반의 의미 연관성을 이용한 태깅된 웹 이미지의 검색순위 조정 (Tagged Web Image Retrieval Re-ranking with Wikipedia-based Semantic Relatedness)

  • 이성재;조수선
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제14권11호
    • /
    • pp.1491-1499
    • /
    • 2011
  • 오늘날 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 웹 공간에 저장하고 검색할 때, 태그를 이용하는 추세는 보편화되어 있다. 본 논문에서는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미적 중요도를 계산하고, 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 시도를 소개한다. 일반적으로 웹상에 저장된 대부분의 사진 이미지들은 실제로는 중요하지 않지만 사용자의 주관적인 판단으로 추가된 태그들을 다수 포함하고 있으며, 이들은 태그의 단순 비교방식으로 이미지를 검색할 때 정확도를 떨어트리는 주요 원인이 된다. 따라서 어떤 이미지에 붙은 수많은 태그들 중에서 의미적으로 보다 중요한 태그들을 찾아내어 검색에 이용한다면 더욱 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 위키피디아 기반의 의미 연관성을 활용하여 검색어 또는 다른 태그들과의 의미 연관성이 높은 태그를 해당 이미지의 대표 태그로 판단하고 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 방대한 온라인 백과사전인 위키피디아를 이용하여 계산된 의미적 연관성을 이용함으로써 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

기업 이미지 커뮤니케이션과 기업관 계획에 관한 연구 (A Study on the Corporate Pavilion Planning and Design as Means of Image Communication)

  • 김양희
    • 디자인학연구
    • /
    • 제21권
    • /
    • pp.161-170
    • /
    • 1997
  • 본 연구는 기업이미지 향상 및 제고를 목적으로, 대규모 국제 이벤트인 박람회에 참가하기 위하여 계획되어지는 기업 마케팅 커뮤니케이션 수단으로서의 전시/홍보 관 계획과 디자인에 관한 연구이다. 이상고 같은 본 연구는 다음과 같은 과정으로 진행되었다.·박람회의 기업관 계획을 위하여 요구되어지는 이론적 접근을 통해, 본 연구의 타당성을 인식하였다.·전시/홍보 관에 접근하기 위해 기업에 있어서 이미지 커뮤니케이션의 중요성과 그 형성과정을 제시하고 이미지 커뮤니케이션 매체로서 기업홍보에 대해 이해하였다.·박람회에 참가하기 위한 기업의 이미지 동일화의 중요성과 그 분석방법을 기초 이미지와 서브 이미지의 단계별로 정리하였으며 기업이 박람회에 참여하기 시작해서 기업관의 계획을 진행해 가는 일반적인 과정을 조사, 분석 단계와 디자인 단계로 분류하여 모델로 제시하였다.·기업을 대상으로 하여 그 계획과 디자인 과정을 조사, 분석 단계아 디자인 단계로 분류하여 진행하는데 조사, 분석 단계에서는 환경 적 요소, 대상물 요소, 시간적 요소, 관람객 요소를 중심으로 분석하며, 디자인 단계에서는 대상물 요소에서 진행되어온 기업 이미지 분석을 기초로 디자인 기준을 설정하여 그에 따른 건축 적 형태와 실내 환경 디자인을 발전시켰다.

  • PDF

카메라 이미지 처리를 통한 프레스 패널의 크랙결함 검출 (Automatic Crack Detection on Pressed Panels Using Camera Image Processing with Local Amplitude Mapping)

  • 이창원;정휘권;박규해
    • 비파괴검사학회지
    • /
    • 제36권6호
    • /
    • pp.451-459
    • /
    • 2016
  • 프레스 공정은 제품의 대량 생산에 주로 사용되며, 제품의 생산관리를 위해 공정 중 발생하는 제품 결함 탐지는 중요하다. 결함 탐지를 위해 검출자의 육안을 통한 검출 방법이 주로 사용되고 있으나, 이 방법은 검출자에 따라 정확도 및 효율이 크게 좌우된다. 따라서 검출자의 영향을 받지 않고 일정 이상의 검출 능력을 갖춘 자동검출시스템이 필요하다. 본 연구에서는 프레스 라인의 영상촬영시스템을 활용하여 공정 중 패널이미지를 획득 및 패널 결함검출기법을 개발하였다. 결함이 없는 제품이미지를 기저이미지로 선정한 뒤, 이미지 내 외곽라인 요소들에 대한 히스토그램을 이용하여 결함이 존재하는 패널이미지와 비교를 통해 결함검출을 수행하였다. 또한 실험실 및 실제 프레스 라인 실험을 통하여 신뢰성을 확인하였다. 실험 결과 프레스 공정 중 생기는 패널의 크랙결함에 대한 탐지가 가능하였으며 추후 이미지 처리의 가속화 및 최적화 진행 시, 검출률 및 검출 속도 향상시 현장 적용 가능함을 확인하였다.